面向户外场景的单目 SLAM 基于全球尺度一致的 3D 高斯点图
计算机视觉与模式识别
2025-07-25 v2
摘要
3D 高斯渲染（3DGS）因其高保真度和实时新视角合成性能而在 SLAM 中流行起来。然而，一些先前的 3DGS SLAM 方法在跟踪中采用可微渲染管线，缺乏户外场景中的几何先验。其他方法引入独立的跟踪模块，但会因相机位移较大而累积误差，导致尺度漂移。为解决这些挑战，我们提出了一种鲁棒的仅 RGB 户外 3DGS SLAM 方法：S3PO-GS。技术上，我们建立了一个基于 3DGS 点图的自一致跟踪模块，避免累积尺度漂移，实现更精确更稳健的跟踪，并需更少的迭代。此外，我们设计了一个基于补丁的点图动态映射模块，引入几何先验，同时避免尺度歧义。这显著提升了跟踪精度和场景重建质量，特别适用于复杂户外环境。我们的实验在 Waymo、KITTI 和 DL3DV 数据集上表明，S3PO-GS 在新视角合成方面取得了最好的成绩，并在跟踪精度上优于其他 3DGS SLAM 方法。项目页面：https://3dagentworld.github.io/S3PO-GS/。
引用
@article{arxiv.2507.03737,
title = {Outdoor Monocular SLAM with Global Scale-Consistent 3D Gaussian Pointmaps},
author = {Chong Cheng and Sicheng Yu and Zijian Wang and Yifan Zhou and Hao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.03737},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ICCV2025